package com.dzu.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.dzu.common.utils.PageUtils;
import com.dzu.common.utils.Query;
import com.dzu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.dzu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.dzu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.dzu.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.dzu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;
    @Autowired
    private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;


    // TODO 产生堆外内存溢出 OutOfDirectMemoryError
    // spring boot 2.0 默认使用lettuce作为操作redis的客户端，它使用netty进行网络通信
    // lettuce的bug导致堆外内存溢出 -Xmx300m netty如果没有指定堆外内存，默认使用 -Xmx300m
    // 可以通过 -Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    // 解决方案： 不能只去调大堆外内存
    //     1、升级lettuce客户端
    //     2、切换使用jedis
    //  lettuce,jedis操作redis的底层客户端。spring再次封装redisTemplate


    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson() {
        System.out.println("查询了数据库" + Thread.currentThread().getName());

        /**
         * 将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1、查出一级分类
        List<CategoryEntity> levle1Categorys = getParentCid(selectList, 0L);

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = levle1Categorys.stream()
                .collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                    // 1 每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> entityList = getParentCid(selectList, v.getCatId());
                    // 2封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> collect = null;
                    if (entityList != null) {
                        collect = entityList.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                            // 1、找当前二级分类得分三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> entityList1 = getParentCid(selectList, l2.getCatId());
                            if (entityList1 != null) {
                                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect1 = entityList1.stream().map(l3 -> {
                                    // 2、指定格式封装
                                    Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                    return catelog3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatelog3List(collect1);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return collect;
                }));
        return parentCid;
    }

    //    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJson2() {
        // 给缓存中放json字符串 拿出的json字符串 还用逆转为能用的对象类型 【序列化和反序列化】
        /**
         * 1、 空结果缓存： 解决穿透
         * 2、 设置过期时间、加随机值：解决缓存雪崩
         * 3、 加锁： 解决缓存击穿
         */
        // 1加入缓存逻辑  缓存中村的数据是json字符串
        // JSON跨语言、跨平台兼容
        String catelogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
        if (StringUtils.isEmpty(catelogJson)) {
            // 2、缓存中没有 才查询数据库
            System.out.println("缓存不命中 查询数据库。。。");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();
            return catelogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中。。直接返回。。。");
        Map<String, List<Catelog2Vo>> stringListMap = JSON.parseObject(catelogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
        });
        return stringListMap;
    }

    /**
     * 使用Redisson
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致呢
     * 缓存数据一致性
     * 1）双写模式
     * 2）失效模式
     * 缓存的所有数据都有过期时间、数据过期下一次查询触发主动更新
     * 读写数据的时候，加上分布式的读写锁，经常写，经常读
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithRedisonLock() {

        /**
         * 1、 占分布式锁。去Redis占坑
         *  锁的名字。锁的粒度，越细越快
         *  锁的粒度：具体缓存的是某个数据，11-号商民： product-11-lock product-12-lock
         */
        RLock lock = redissonClient.getLock("catelogJson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    /**
     * 使用redis锁
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithRedisLock() {

        /**
         * 1、 占分布式锁。去Redis占坑
         */
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功……");
            // 加锁成功。。执行业务
            // 2、设置过期时间,必须和加锁是同步的
//            stringRedisTemplate.expire("lock", 30, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                // 获取值对比+对比成功删除= 原子性操作 ==》》lua脚本操作
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                Long lock1 = stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class)
                        , Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
//            String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if (lockValue.equals(uuid)) {
//                // 删除我自己的锁
//                stringRedisTemplate.delete("lock");
//            }
//            stringRedisTemplate.delete("lock");
            return dataFromDb;
        } else {
            System.out.println("获取分布式锁失败失败");

            // 加锁失败。。重试。sync
            //休眠100ms重试
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            /**
             * 回调。自旋的方式
             */
            return getCatelogJsonFromDbWithRedisLock();
        }
    }


    /**
     * 从数据库查询并封装分类数据
     * 使用本地锁
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatelogJsonFromDbWithLocalLock() {
        /**
         * 只要是同一把锁，就能锁住需要这个锁的所有线程
         *  1、synchronized(this) : SpringBoot所有的组件都是单例的
         *  TODO 本地锁：synchronized。JUC（Lock），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
         */
        synchronized (this) {
            //  2、得到锁以后 我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才查数据库
            return getDataFromDb();
        }
    }

    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catelogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catelogJson");
        if (StringUtils.isNotEmpty(catelogJson)) {
            Map<String, List<Catelog2Vo>> stringListMap = JSON.parseObject(catelogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
            });
            return stringListMap;
        }

        System.out.println("查询了数据库" + Thread.currentThread().getName());

        /**
         * 将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1、查出一级分类
        List<CategoryEntity> levle1Categorys = getParentCid(selectList, 0L);

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = levle1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 1 每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> entityList = getParentCid(selectList, v.getCatId());
            // 2封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> collect = null;
            if (entityList != null) {
                collect = entityList.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、找当前二级分类得分三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> entityList1 = getParentCid(selectList, l2.getCatId());
                    if (entityList1 != null) {
                        List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> collect1 = entityList1.stream().map(l3 -> {
                            // 2、指定格式封装
                            Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catelog2Vo.setCatelog3List(collect1);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return collect;
        }));


        // 3、查到的数据再放入缓存，将对象转换为json放在缓存
        String s = JSON.toJSONString(parent_cid);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catelogJson", s, 1, TimeUnit.DAYS);

        return parent_cid;
    }


    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
//        1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entityList = baseMapper.selectList(null);
//        2、组装成父子的树形结构
//        2.1)、找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> leave1Menus = entityList.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildren(menu, entityList));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return leave1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        //TODO 1、检查当前删除的菜单、是否被别的地方引用

        //罗辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    @Override
    public Long[] findCatalogPath(Long catalogId) {
        ArrayList<Long> paths = new ArrayList<>();

        List<Long> parentPath = findParentPath(catalogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);

        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }


    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     * @CacheEvict： 失效模式（就是删除名字为 category 下的 getLevle1Categorys缓存
     */
//    @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevle1Categorys'")

    /**
     * 1、同时进行多种缓存操作 @Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 allEntries = true
     * 3、存储同一类型的数据 ，都可以指定成同一个分区 。。。分区名默认就是缓存的前缀
     */
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getLevle1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category", key = "'getCatelogJson'")
//    })

    // 双写模式
//    @CachePut
    // 失效模式
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        if (StringUtils.isNotEmpty(category.getName())) {
            categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
        }
        // 同时修改缓存中的数据
        // 直接删除掉缓存中的数据
    }


    /**
     * @Cacheable
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到哪个名字的缓存。【缓存的分区（按照业务分类）】
     * 2、@Cacheable({"category","product"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存。如果缓存中有，方法不会调用
     *      如果方法中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     *      1)、缓存中有，方法不调用
     *      2)、key是默认自动生成： 缓存名字::SimpleKey{}（自主生成的key值）
     *      3)、缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制。将序列化后的数据存到Redis
     *      4)、默认时间是 -1 永不过期
     * 自定义操作
     *      1、指定生成的缓存使用的key ==》 key属性指定，接受一个SpEL表达式
     *      SpEL详细用法见官网
     *      2、指定缓存的数据的存活时间 ==》 配置文件中修改ttl
     *      3、将数据保存为json格式：： 见MyCacheConfig配置类
     * 4、原理与不足
     *      1）、读模式
     *          缓存穿透、 查询一个null数据。解决：缓存空数据。做查询参数校验
     *          缓存击穿、 大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁（springCache默认不加锁.sync属性也是本地锁）。
     *                                                      设置热点数据不过期。做好数据一致性
     *          缓存雪崩、 大量的key同时过期 。解决：加随机时间。加上过期时间
     *      2）、写模式
     *          1、读写加锁；适合读多写少
     *          2、引入Canal。感知MySQL数据的更新去更新缓存
     *          3、读多写多的直接去数据库查询就行
     *      总结：
     *          常规数据：读多写少，即时性，一致性要求不高的数据。完全可以使用SpringCache。只要缓存的数据有过期时间
     *          特殊数据：特殊设计
     *    原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     */
//    @Cacheable(key = "'getLevle1Categorys'",value = {"category","product"})
    @Cacheable(key = "#root.method.name", value = "category",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevle1Categorys() {

        System.out.println("getLevle1Categorys");
        System.out.println(System.currentTimeMillis());
        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    }


    private List<CategoryEntity> getParentCid(List<CategoryEntity> selectList, Long parentCid) {
        return selectList.stream()
                .filter(item -> item.getParentCid().equals(parentCid))
                .collect(Collectors.toList());
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catalogId, List<Long> paths) {
        paths.add(catalogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catalogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    //    递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildren(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> collect = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
        }).map(categoryEntity -> {
//            找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildren(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
//            菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return collect;

    }

}
